Contenido
- Síntesis exprés en medio minuto: las 9 métricas clave
- El examen inicial y su dato
- El reanálisis con los mismos datos
- Las cuatro decisiones que separan los dos resultados
- Las opiniones de las revisiones paraguas
- La explicación de potencia estadística
- La silueta de la curva y el joven real
- Qué hacer con esto, en la práctica
- Preguntas frecuentes
- Lo que no sabemos
- Referencias
Durante 2019, tras examinar tres importantes repertorios de datos sociales que abarcaban a 355.358 jóvenes, se determinó que el vínculo entre el bienestar y el empleo de tecnologías digitales resulta adverso aunque reducido, explicando a lo sumo el 0,4 % de la fluctuación en el bienestar, un impacto tan ínfimo que no amerita modificar normativas. En 2022, un grupo de investigadores distinto replicó el procedimiento sobre idénticos registros, logrando replicar los descubrimientos iniciales bajo los parámetros previos, para posteriormente incorporar cuatro limitaciones metodológicas diversas. El desenlace fue claro: en el sector femenino surgió una correlación firme y notable entre la salud mental y la interacción en plataformas digitales, registrando coeficientes beta moderados de −0,11 a −0,24, conexiones bastante más intensas que las reflejadas por esos mismos datos respecto a la salud mental y la ingesta desmedida de alcohol, la violencia sexual, el sobrepeso o los estupefacientes pesados. No se trata de un par de investigaciones con información diferente: hablamos de dos agrupaciones analizando la misma base mediante criterios metodológicos divergentes. Por su parte, la revisión más actualizada aporta un nuevo argumento: la disparidad en los resultados podría obedecer a una capacidad estadística reducida más que a la inexistencia de impactos reales.
Síntesis exprés en medio minuto: las 9 métricas clave
Conviene fijarse en si cada fila habla de «uso general» o de «uso problemático», y si agrupa a chicos y chicas o los separa. Las dos distinciones cambian el resultado.
| Hallazgo | Resultado | Estudio y año |
|---|---|---|
| Varianza del bienestar explicada por la tecnología digital | Como máximo el 0,4 % | Orben y Przybylski, Nat. Hum. Behav. (2019) |
| Betas medianas del análisis original | −0,01 a −0,04 | Citadas por Twenge et al., Acta Psychologica (2022) |
| Betas medianas del reanálisis, solo en chicas | −0,11 a −0,24 | Twenge et al., Acta Psychologica (2022) |
| Metaanálisis de uso general con potencia superior al 80 % | 4 de 15 | Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026) |
| Metaanálisis de uso problemático con potencia superior al 99 % | Todos | Tølbøll, Child Adolesc. Ment. Health (2026) |
| Correlación del uso problemático con la depresión | r = 0,273 (p < 0,001) | Shannon et al., JMIR Mental Health (2021) |
| Forma de la asociación en 100.991 adolescentes | En U: peor con uso alto y con abstinencia | Singh et al., JAMA Pediatrics (2026) |
| Adolescentes sin cambio de bienestar por el uso | 45 %; 28 % empeoró y 26 % mejoró | Beyens et al., Communication Research (2020) |
| Posición del tiempo en redes entre los predictores de salud | Uno de los menos influyentes | Whelan, Acta Psychologica (2026) |
Lo que te espera en este lugar
• Las dos cifras que salen de los mismos datos y qué las separa.
• Las cuatro decisiones analíticas que explican la diferencia.
- Por qué los términos «uso general» y «uso problemático» no arrojan el mismo resultado.
- La explicación de potencia estadística que reordena el debate.
• Qué pasa cuando se mira a cada adolescente por separado.
El examen inicial y su dato
El estudio pionero fue llevado a cabo por Amy Orben junto a Andrew Przybylski, ambos investigadores de la Universidad de Oxford, y vio la luz en Nature Human Behaviour durante el año 2019. Su contribución aportó un valor significativo tanto desde la perspectiva metodológica como en el plano sustantivo.
El problema que identifican: la evidencia empírica que respalda la tesis de que el empleo frecuente de dispositivos digitales por parte de los jóvenes perjudica su salud mental se fundamenta mayoritariamente en examinaciones secundarias de amplias bases de datos sociales; si bien tales registros constituyen una herramienta de gran valor para estudios de alta potencia, sus múltiples variables y observaciones suelen examinarse con una maleabilidad analítica capaz de elevar efectos reducidos a la categoría de estadísticamente significativos, propiciando así posibles falsos positivos y conclusiones contradictorias.
Su respuesta consistió en emplear el análisis de curva de especificación, una técnica que ejecuta todas las combinaciones lógicas de decisiones analíticas y presenta la gama entera de resultados en vez de limitarse a una sola estimación. Dicho enfoque fue aplicado por ellos en tres grandes conjuntos de datos sociales con un total de 355.358 participantes.
Su resultado: la asociación que encontramos entre el uso de tecnología digital y el bienestar adolescente es negativa pero pequeña, y explica como máximo el 0,4 % de la variación en bienestar; tener en cuenta el contexto más amplio de los datos sugiere que estos efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas.
El mismo equipo publicó ese año en PNAS un análisis complementario con datos de panel representativos, para separar las relaciones entre personas de las relaciones dentro de la misma persona a lo largo del tiempo. Su conclusión: el uso de redes sociales no es, en sí mismo, un predictor fuerte de la satisfacción vital en la población adolescente; en cambio, los efectos de las redes sociales son matizados, pequeños en el mejor de los casos, recíprocos en el tiempo, específicos de sexo y dependientes de los métodos analíticos.
Esa última cláusula —«dependientes de los métodos analíticos»— es precisamente lo que el posterior reanálisis sometió a prueba.
Y la revisión narrativa que el mismo autor publicó en Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology en 2020, repasando más de ochenta revisiones sistemáticas y metaanálisis, deja el diagnóstico del campo: al examinar las revisiones se hace evidente que el campo de investigación está dominado por trabajo transversal que en general es de un estándar de calidad bajo; aunque la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre distintos tipos de uso de tecnología digital, muchos estudios no consideran esos matices necesarios. Y su estimación: dejando aparte esas limitaciones, la asociación entre el uso de tecnología digital, o de redes sociales en particular, y el bienestar psicológico es —de media— negativa pero muy pequeña.
El reanálisis con los mismos datos
El trabajo que reabrió el asunto lo firman Jean Twenge, Jonathan Haidt y su equipo de la San Diego State University y la New York University, publicado en Acta Psychologica en 2022.
Su punto de partida reconoce el valor del original y resume su conclusión: un importante trabajo de 2019 aplicó una técnica analítica novedosa llamada análisis de curva de especificación a datos de tres grandes muestras comunitarias para investigar la asociación entre el uso de tecnología por adolescentes y la salud mental y el bienestar; el trabajo concluyó que existe una asociación pero que es minúscula, con betas medianas entre −0,01 y −0,04. Se informó de que esa asociación era menor que los vínculos entre salud mental y diversas variables inocuas de los conjuntos de datos, como comer patatas, y por tanto que carecía de significación práctica.
Su método: el presente trabajo volvió a ejecutar el análisis de curva de especificación sobre los mismos conjuntos de datos aplicando restricciones analíticas alternativas al espacio de especificación del modelo. Y la verificación previa que da credibilidad a lo demás: fuimos capaces de reproducir los resultados originales con las configuraciones originales.
Sus resultados con las restricciones revisadas: encontramos varias relaciones mucho mayores que las informadas previamente; en particular, entre las chicas hay una asociación consistente y sustancial entre salud mental y uso de redes sociales, con betas medianas de −0,11 a −0,24.
Y su argumento de significación práctica: esas asociaciones fueron más fuertes que los vínculos entre salud mental y consumo intensivo de alcohol, agresión sexual, obesidad y uso de drogas duras, lo que sugiere que pueden tener una significación práctica sustancial, dado que muchos países están experimentando tasas crecientes de depresión, ansiedad y suicidio entre adolescentes y adultos jóvenes.
| Comparación de magnitud en los mismos datos | Beta mediana | Referencia de contexto que usa cada equipo |
|---|---|---|
| Análisis original, chicos y chicas juntos | −0,01 a −0,04 | Menor que comer patatas, según la lectura original |
| Reanálisis, solo chicas | −0,11 a −0,24 | Mayor que el consumo intensivo de alcohol |
| Reanálisis, solo chicas | −0,11 a −0,24 | Mayor que la agresión sexual y la obesidad |
| Reanálisis, solo chicas | −0,11 a −0,24 | Mayor que el uso de drogas duras |
| Varianza del bienestar explicada en el original | 0,4 % como máximo | Demasiado pequeña para cambiar políticas, según sus autores |
Las cuatro decisiones que separan los dos resultados
Lo valioso del reanálisis es que enumera exactamente qué cambió, de modo que cualquiera puede juzgar si las decisiones son razonables.
| Decisión analítica | Configuración original | Configuración del reanálisis |
|---|---|---|
| Tipo de medio | Agrupar todo el «tiempo de pantalla», incluida la televisión | Examinar actividades digitales específicas por separado |
| Sexo | Examinar a chicos y chicas juntos | Examinar a chicos y chicas por separado |
| Variables de control | Incluir potenciales mediadores entre los controles | Excluir los potenciales mediadores |
| Peso de las escalas | Permitir que una escala con muchas subescalas domine | Tratar todas las escalas por igual |
| Resultado | Betas medianas de −0,01 a −0,04 | Betas medianas de −0,11 a −0,24 en chicas |
Cada una de las cuatro opciones cuenta con una justificación sólida, lo que transforma esta discrepancia en un debate de índole científica y no en una simple disputa retórica.
Agrupar la televisión con las redes sociales diluye el efecto si las dos actividades no se parecen. El propio autor del análisis original escribe en su revisión de 2020 que la investigación ha subrayado la importancia de diferenciar entre tipos de uso de tecnología digital y que muchos estudios no lo hacen.
Agrupar a chicos y chicas arroja dos consecuencias diferentes cuando estas se manifiestan. Y la investigación longitudinal del grupo inicial determina que el impacto de las plataformas digitales posee un carácter «específico de género».
Incluir mediadores entre los controles reduce el efecto total. Si el uso de redes afecta al bienestar a través del sueño, controlar por sueño elimina parte del efecto que se quiere medir.
Permitir que una escala con muchas subescalas domine sesga la curva hacia esa escala concreta.
Ninguna de las dos configuraciones es objetivamente la correcta. Lo que el episodio demuestra es la tesis del trabajo original llevada a su conclusión: con esta clase de datos, la flexibilidad analítica puede mover la estimación en un orden de magnitud, y el análisis de curva de especificación no elimina ese problema porque requiere decidir qué especificaciones entran en la curva.
Las opiniones de las revisiones paraguas
Si dos equipos alcanzan conclusiones diferentes a partir de la misma información, el siguiente interrogante apunta a lo que señala el corpus de la literatura científica. En este punto, la contestación indica que dicho conjunto también se encuentra fragmentado, un aspecto que un par de revisiones globales detalla minuciosamente.
La primera la firman Patti Valkenburg, Adrian Meier e Ine Beyens de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad de Erlangen-Núremberg, publicada en Current Opinion in Psychology en 2021, revisando 25 revisiones publicadas entre 2019 y mediados de 2021: siete metaanálisis, nueve revisiones sistemáticas y nueve narrativas.
Su resultado es un retrato del desacuerdo: los descubrimientos revelaron que la mayor parte de los análisis catalogó las conexiones entre las plataformas sociales y el bienestar psicológico como «endebles» o «contradictorias», al tiempo que una minoría definió esos mismos vínculos como «profundos» y «dañinos».
Y su contribución: resumimos las lagunas identificadas en las revisiones, ofrecemos una explicación de sus interpretaciones divergentes y sugerimos varias vías para la investigación futura.
La segunda, de fecha más reciente y mayor alcance, corre a cargo de Kim Tølbøll, investigador de la Universidad de Aarhus, y vio la luz en Child and Adolescent Mental Health en 2026; esta investigación abarca 72 revisiones que cumplieron los criterios —20 metaanálisis, 25 revisiones sistemáticas, 16 narrativas y 11 de alcance— publicadas entre 2021 y 2025, además de incorporar análisis de potencia a escala de estudio fundamentados en las magnitudes de efecto reportadas en 17 metaanálisis que aportaron un total de 1.070 estimaciones procedentes de 452 trabajos empíricos.
Su resultado principal establece la distinción que ordena todo el campo: a lo largo de las revisiones, el uso general de redes sociales mostró asociaciones débiles e inconsistentes tanto con el bienestar como con el malestar, mientras que el uso problemático de redes sociales se vinculó de forma consistente al malestar.
La explicación de potencia estadística
El mismo trabajo aporta la pieza que reordena el debate, y es la razón por la que merece la pena leerlo entero.
Su análisis de potencia: los estudios que examinaban malestar y uso problemático de redes sociales demostraron asociaciones negativas consistentes y potencia estadística alta, con todos los metaanálisis alcanzando una potencia mediana a nivel de estudio superior al 99 %. En cambio, solo 4 de los 15 metaanálisis que usaban uso general de redes sociales alcanzaron una potencia mediana a nivel de estudio superior al 80 %. Y en los desenlaces de bienestar, solo 4 metaanálisis alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %.
Su conclusión: los resultados diversos presentes en la literatura científica podrían provenir de una potencia escasa más que de la inexistencia de un impacto real, sobre todo dentro de las investigaciones enfocadas en el bienestar y el uso cotidiano de las plataformas sociales; asimismo, para impulsar el progreso de esta disciplina, resultan indispensables tanto la precisión teórica como los análisis estadísticamente sólidos.
Esa postura constituye una tercera vía en la discusión, separada de las dos posturas previas. No sostiene que la incidencia resulte insignificante ni tampoco de gran envergadura; más bien plantea que la mayor parte de las investigaciones centradas en el consumo global carecían de la solidez estadística necesaria para captar un impacto menor, lo cual explica por qué los resultados divergen según el análisis.
La magnitud del impacto derivado del uso problemático —aquel que verdaderamente posee relevancia— queda reflejada en el metaanálisis elaborado por Holly Shannon, Katie Bush junto a su grupo de la Universidad de Ottawa, el cual vio la luz en JMIR Mental Health a lo largo de 2021, abarcando 18 estudios y 9.269 participantes.
Sus resultados: correlaciones moderadas pero estadísticamente significativas entre el uso problemático de redes sociales y la depresión (r = 0,273; p < 0,001), la ansiedad (r = 0,348; p < 0,001) y el estrés (r = 0,313; p < 0,001), sin evidencia de heterogeneidad de esas correlaciones resumidas por edad, sexo ni año de publicación.
Su conclusión: este estudio aporta más evidencia de la asociación entre el uso problemático de redes sociales y la mala salud mental entre adolescentes y adultos jóvenes, y apoya que la investigación futura se centre en los mecanismos subyacentes del uso problemático.
| Tipo de medida | Asociación con el malestar | Potencia estadística de los metaanálisis |
|---|---|---|
| Uso problemático de redes sociales | Consistente; r de 0,27 a 0,35 | Superior al 99 % en todos |
| Uso general de redes sociales, malestar | Débil e inconsistente | Superior al 80 % en 4 de 15 |
| Uso general de redes sociales, bienestar | Débil e inconsistente | Superior al 80 % en 4 metaanálisis |
| Interpretación mayoritaria de las revisiones | «Débil» o «inconsistente» | — |
| Interpretación minoritaria | «Sustancial» y «perjudicial» | — |
La silueta de la curva y el joven real
Dos trabajos recientes aportan matices que ninguna de las posiciones anteriores contemplaba, y los dos complican el consejo simple.
El primero, y el más grande de todos los citados, lo firman Ben Singh, Mason Zhou y su equipo de la Universidad de Australia del Sur, publicado en JAMA Pediatrics en 2026, con 100.991 adolescentes australianos de 4.º a 12.º curso entre 2019 y 2022, que aportaron 173.533 observaciones, con una edad media de 13,5 años y el bienestar medido con ocho indicadores validados.
Su exposición es específica: uso de redes sociales después del colegio, entre las tres y las seis de la tarde en días de semana, clasificado en ninguno (0 horas semanales), moderado (más de 0 y menos de 12,5 horas) y el más alto (12,5 horas o más).
Su resultado: se constató una relación en forma de U entre el empleo de plataformas sociales tras la jornada escolar y el bienestar. En contraste con los consumidores moderados, los jóvenes con el nivel de uso más elevado presentaron mayores probabilidades de un bienestar reducido —de 7.º a 9.º curso, las chicas registraron un odds ratio de 3,13 (IC 95 %: 2,88-3,39) y los chicos de 2,25 (1,86-2,72)—, al tiempo que aquellos que no las utilizaban también mostraron mayores probabilidades de un bienestar bajo durante la adolescencia tardía —de 10.º a 12.º curso, las chicas alcanzaron 1,79 (1,41-2,27) y los chicos 3,00 (2,01-4,46)—.
Esos patrones se mantuvieron constantes a lo largo de los años que duró la encuesta y demostraron ser sólidos frente a los análisis de sensibilidad. Además, su conclusión conserva la prudencia: la asociación de las redes sociales con el bienestar adolescente fue compleja y no lineal, variando por edad y sexo; aunque el uso intenso se asoció a peor bienestar y la abstinencia coincidió a veces con resultados menos favorables, estos hallazgos son observacionales y deben interpretarse con cautela.
El segundo trabajo es el que más cuestiona la idea de un efecto poblacional. Lo firman Ine Beyens, Loes Pouwels y su equipo de la Universidad de Ámsterdam y la Universidad Erasmo de Róterdam, publicado en Communication Research en 2020, con 34.930 evaluaciones recogidas mediante muestreo de experiencia durante tres semanas en 387 adolescentes, analizadas como series temporales individuales con modelos de ecuaciones estructurales dinámicas.
Su resultado: los distintos tipos de uso de redes sociales muy rara vez produjeron efectos distintos dentro de un mismo adolescente: el 45 % de los adolescentes no experimentó ningún cambio en el bienestar debido a ninguno de los tres tipos de uso, el 28 % solo experimentó descensos de bienestar y el 26 % solo experimentó aumentos.
Y un detalle que desmonta la teoría dominante en el campo: solo un adolescente experimentó el patrón de efectos teóricamente esperado, de efecto positivo del uso privado activo y pasivo y efecto negativo del uso público pasivo. Su conclusión: los hallazgos sugieren que la dicotomía entre uso activo y pasivo en la investigación de redes sociales es menos nítida de lo que podría parecer.
Esa distribución —el 45 % sin impacto, el 28 % a la baja y el 26 % al alza— aclara el motivo por el cual un impacto medio poblacional suele ser reducido a la vez que sumamente relevante: si una cuarta parte de los jóvenes experimenta un retroceso y otro segmento idéntico progresa, los efectos opuestos se neutralizan y el trasfondo real radica en la diversidad de respuestas, no en la media.
El último estudio mencionado sitúa el tiempo de uso de las redes sociales en su justa medida si lo comparamos con otros factores determinantes. Dicho trabajo lleva la firma de Eoin Whelan, investigador de la Universidad de Galway, y vio la luz en Acta Psychologica a lo largo de 2026; para su elaboración se recurrió al análisis de curva de especificación en una muestra compuesta por 2.876 adolescentes de 15 y 16 años del oeste de Irlanda, examinando cuatro categorías de resultados: bienestar psicológico, salud mental, hábitos saludables y conductas de riesgo.
Sus resultados: aunque la gran mayoría de las especificaciones del modelo señalaron un vínculo negativo entre plataformas sociales y resultados sanitarios, ciertos nexos resultaron favorables —por ejemplo, el tiempo en redes sociales y la práctica de ejercicio intenso en varones—. A excepción del control de la ira y la ingesta de alcohol, la mayor parte de las conexiones se sitúan por debajo de los límites admitidos de fiabilidad o relevancia clínica, lo cual apunta a que la mayoría podrían no diferenciarse del simple ruido estadístico.
Y la comparación que da la medida del asunto: notablemente, al compararlo con otros factores relevantes, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente. Con su conclusión: aunque algunas asociaciones específicas entre redes sociales y salud adolescente son estadísticamente fiables, los efectos globales a nivel de población son pequeños y pueden no ser clínicamente relevantes.
| Estudio | Qué midió | Qué encontró | Qué no permite concluir |
|---|---|---|---|
| Orben y Przybylski (2019), 355.358 adolescentes | Curva de especificación en tres bases de datos | 0,4 % de la varianza como máximo | La curva depende de qué especificaciones se incluyan |
| Twenge et al. (2022), los mismos datos | La misma curva con cuatro restricciones distintas | Betas de −0,11 a −0,24 en chicas | Tampoco establece causalidad: los datos son los mismos |
| Tølbøll (2026), 72 revisiones y 452 estudios | Síntesis y análisis de potencia a nivel de estudio | Uso general sin potencia; problemático con potencia alta | No resuelve cuál es la magnitud del efecto real |
| Singh et al. (2026), 100.991 adolescentes, 3 años | Uso después del colegio en tres categorías | Curva en U: peor con uso alto y con abstinencia | Observacional y con exposición autodeclarada |
| Beyens et al. (2020), 387 adolescentes, 34.930 medidas | Series temporales individuales durante tres semanas | 45 % sin efecto, 28 % peor, 26 % mejor | Tres semanas: no capta efectos de largo plazo |
Qué hacer con esto, en la práctica
• Distingue el uso problemático del uso general: es la única distinción con evidencia sólida. Todos los metaanálisis de uso problemático alcanzaron potencia superior al 99 % y correlaciones de 0,27 a 0,35 con depresión, ansiedad y estrés; solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron el 80 % de potencia.
• Si tu hija adolescente usa redes muchas horas, el dato más grande disponible es preocupante. En 100.991 adolescentes, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso superior a 12,5 horas semanales después del colegio tuvieron una odds ratio de bajo bienestar de 3,13 frente a las de uso moderado.
• Tampoco se vislumbra la prohibición total como la salida más adecuada según dichos registros. Dentro de ese mismo grupo, los jóvenes que no las empleaban mostraron un riesgo superior de experimentar un bienestar deficiente hacia el final de la etapa adolescente, registrando razones de probabilidad de 1,79 entre las mujeres y de 3,00 entre los varones.
• No esperes el mismo efecto en todos. En el estudio con 387 adolescentes y 34.930 medidas durante tres semanas, el 45 % no experimentó ningún cambio de bienestar, el 28 % solo descensos y el 26 % solo aumentos.
- Si vas a actuar sobre un solo factor, hay otros con más peso. En el análisis con 2.876 adolescentes irlandeses, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente al compararlo con otros factores.
- Desconfía de cualquier cifra única sobre este asunto. Dos equipos con idénticos datos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 tras aplicar cuatro criterios analíticos, los cuales resultaban perfectamente defendibles.
Preguntas frecuentes
¿Las redes sociales dañan la salud mental de los adolescentes?
Depende de qué uso se mida, y los expertos no están de acuerdo sobre la magnitud. La revisión paraguas de Tølbøll, con 72 revisiones y 452 estudios empíricos, concluye que el uso general mostró asociaciones débiles e inconsistentes mientras el uso problemático se vinculó de forma consistente al malestar, y la revisión de Valkenburg encontró que la mayoría de las revisiones califican las asociaciones de «débiles» o «inconsistentes» y unas pocas de «sustanciales» y «perjudiciales».
¿Por qué unos estudios dicen una cosa y otros la contraria?
Por tres razones documentadas. La primera: la flexibilidad analítica, demostrada cuando dos equipos obtuvieron betas de −0,01 a −0,04 y de −0,11 a −0,24 de los mismos datos según cuatro decisiones. La segunda: la potencia estadística, ya que solo 4 de 15 metaanálisis de uso general alcanzaron una potencia mediana superior al 80 %. Y la tercera: la heterogeneidad individual, con un 45 % de adolescentes sin cambio, un 28 % con descensos y un 26 % con aumentos.
¿Afecta de la misma manera a niños y niñas?
No, y es una de las decisiones analíticas que más mueve el resultado. El reanálisis de Twenge encontró la asociación consistente y sustancial —betas de −0,11 a −0,24— específicamente entre las chicas; y en los 100.991 adolescentes del estudio australiano, las chicas de 7.º a 9.º curso con uso alto tuvieron una odds ratio de 3,13 frente a 2,25 en chicos. El análisis de panel del equipo original ya describía los efectos como «específicos de sexo».
¿Cuántas horas son demasiadas?
El único umbral medido en un estudio grande son 12,5 horas semanales. En los 100.991 adolescentes australianos, la categoría de uso más alto se definió como 12,5 horas semanales o más después del colegio, y fue la que se asoció a mayores probabilidades de bajo bienestar frente al uso moderado.
¿Conviene vetarlas por completo?
En los datos disponibles, no. En el mismo estudio, los no usuarios tuvieron mayores probabilidades de bajo bienestar en la adolescencia tardía, con odds ratios de 1,79 en chicas y 3,00 en chicos de 10.º a 12.º curso frente a los usuarios moderados, en lo que los autores describen como una asociación en U.
¿Qué es el «uso problemático»?
Se mide mediante escalas que valoran las repercusiones y la pérdida de control, dejando a un lado la duración temporal. El metaanálisis liderado por Shannon y sus colaboradores, el cual abarcó 18 investigaciones y 9.269 sujetos, reveló correlaciones de 0,273 respecto a la depresión, 0,348 en cuanto a la ansiedad y 0,313 en lo referente al estrés, sin rastro de heterogeneidad en función de la edad, el sexo o el año en que se publicó. Constituye el único indicador en esta área que ostenta una solidez estadística permanentemente elevada.
¿Acaso hay algo que supere en importancia a las redes?
Según el único trabajo que lo compara directamente, bastantes cosas. En el análisis de curva de especificación de Whelan con 2.876 adolescentes irlandeses, el tiempo en redes sociales emergió como uno de los predictores menos influyentes de la salud adolescente al compararlo con otros factores relevantes, y la mayoría de sus asociaciones cayeron por debajo de los umbrales aceptados de fiabilidad o significación clínica.
Lo que no sabemos
• Cuál es la magnitud real del efecto. Dos equipos con los mismos datos difieren en un orden de magnitud según cuatro decisiones analíticas defendibles, y ninguna configuración es objetivamente la correcta.
• En qué dirección va. El análisis de panel del equipo original describe los efectos como recíprocos en el tiempo, y toda la literatura citada es observacional.
• Por qué unos adolescentes empeoran y otros mejoran. La distribución de 45 %, 28 % y 26 % está medida, y la teoría dominante de uso activo frente a pasivo se cumplió en un solo adolescente de 387.
• Si el efecto tiene relevancia clínica. El análisis con 2.876 adolescentes sitúa la mayoría de las asociaciones por debajo de los umbrales aceptados, y el estudio australiano, con odds ratios de 3,13, no mide desenlaces clínicos.
• Cuál debería ser la recomendación. El trabajo original concluye que los efectos son demasiado pequeños para justificar un cambio de políticas y el reanálisis que pueden tener significación práctica sustancial; el debate sigue abierto.
Referencias
1. Orben, A. y Przybylski, A. The association between adolescent well-being and digital technology use. Nature Human Behaviour, 2019. DOI: 10.1038/s41562-018-0506-1
2. Twenge, J. M., Haidt, J. et al. Specification curve analysis shows that social media use is linked to poor mental health, especially among girls. Acta Psychologica, 2022. DOI: 10.1016/j.actpsy.2022.103512
3. Tølbøll, K. Review: Social media use and adolescent mental health – an umbrella review and power analysis. Child and Adolescent Mental Health, 2026. DOI: 10.1111/camh.70071
4. Valkenburg, P., Meier, A. y Beyens, I. Social media use and its impact on adolescent mental health: An umbrella review of the evidence. Current Opinion in Psychology, 2021. DOI: 10.1016/j.copsyc.2021.08.017
5. Singh, B., Zhou, M. et al. Social Media Use and Well-Being Across Adolescent Development. JAMA Pediatrics, 2026. DOI: 10.1001/jamapediatrics.2025.5619
6. Beyens, I., Pouwels, J. et al. Social Media Use and Adolescents’ Well-Being: Developing a Typology of Person-Specific Effect Patterns. Communication Research, 2020. DOI: 10.1177/00936502211038196
7. Shannon, H., Bush, K. et al. Problematic Social Media Use in Adolescents and Young Adults: Systematic Review and Meta-analysis. JMIR Mental Health, 2021. DOI: 10.2196/33450
8. Whelan, E. On the associations between adolescent social media use and health outcomes: An exploratory specification curve analysis and comparison with other concurrent predictors. Acta Psychologica, 2026. DOI: 10.1016/j.actpsy.2026.106783
9. Orben, A., Dienlin, T. y Przybylski, A. Social media’s enduring effect on adolescent life satisfaction. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2019. DOI: 10.1073/pnas.1902058116
10. Orben, A. Teenagers, screens and social media: a narrative review of reviews and key studies. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 2020. DOI: 10.1007/s00127-019-01825-4
Este contenido tiene finalidad informativa y no constituye asesoramiento médico, psicológico ni educativo. Las cifras citadas proceden de estudios observacionales que no permiten establecer causalidad, y el campo mantiene un desacuerdo abierto sobre la magnitud del efecto. Ante señales de malestar emocional en un adolescente conviene consultar a un profesional sanitario; en España, el teléfono 024 de atención a la conducta suicida está disponible las 24 horas.

